CRAN Package Check Results for Maintainer ‘David Ruegamer <david.ruegamer at gmail.com>’

Last updated on 2025-08-29 21:50:01 CEST.

Package	ERROR	NOTE	OK
cAIC4			13
deepregression	1		12
FDboost		1	12

Package cAIC4

Current CRAN status: OK: 13

Package deepregression

Current CRAN status: ERROR: 1, OK: 12

Version: 2.3.0
Check: tests
Result: ERROR Running ‘testthat.R’ [411s/553s] Running the tests in ‘tests/testthat.R’ failed. Complete output: > library(testthat) > library(deepregression) Loading required package: tensorflow Loading required package: tfprobability Loading required package: keras The keras package is deprecated. Use the keras3 package instead. > > if (reticulate::py_module_available("tensorflow") & + reticulate::py_module_available("keras") & + .Platform$OS.type != "windows"){ + test_check("deepregression") + } Downloading pygments (1.2MiB) Downloading tensorboard (5.2MiB) Downloading tf-keras (1.6MiB) Downloading keras (1.3MiB) Downloading tensorflow (615.0MiB) Downloading tensorflow-probability (6.7MiB) Downloading ml-dtypes (4.7MiB) Downloading ml-dtypes Downloading pygments Downloading tensorboard Downloading keras Downloading tf-keras Downloading tensorflow-probability Downloading tensorflow Installed 44 packages in 439ms 2025-08-29 15:28:14.486637: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. 2025-08-29 15:28:14.488828: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used. 2025-08-29 15:28:14.498473: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used. 2025-08-29 15:28:14.515628: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:467] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR E0000 00:00:1756474094.555136 2109035 cuda_dnn.cc:8579] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered E0000 00:00:1756474094.563092 2109035 cuda_blas.cc:1407] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered W0000 00:00:1756474094.588577 2109035 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1756474094.588620 2109035 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1756474094.588625 2109035 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. W0000 00:00:1756474094.588629 2109035 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once. 2025-08-29 15:28:14.596798: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 AVX512F AVX512_VNNI AVX512_BF16 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz 8192/11490434 [..............................] - ETA: 0s<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 16384/11490434 [..............................] - ETA: 52s<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 49152/11490434 [..............................] - ETA: 41s<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 81920/11490434 [..............................] - 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ETA: 0s - loss: 42.5031<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 26/32 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 43.1533<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 32/32 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 42.0744 Epoch 8/10 1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 43.0723<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 13/32 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 40.0609<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 23/32 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 37.6153<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 38.1152 Epoch 9/10 1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 45.3285<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 16/32 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 35.4772<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 29/32 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 35.0847<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 32/32 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 34.8808 Epoch 10/10 1/32 [..............................] - ETA: 0s - loss: 29.3974<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 19/32 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 30.5026<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 32/32 [==============================] - ETA: 0s - loss: 32.1088<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 32/32 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 32.1088 Done in 2.261015 secs Epoch 1/2 1/3 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.3341<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 3/3 [==============================] - 1s 129ms/step - loss: 2.3038 - val_loss: 2.2154 Epoch 2/2 1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 2.3662<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 3/3 [==============================] - 0s 63ms/step - loss: 2.3004 - val_loss: 2.2128 Epoch 1/2 1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 52.8941<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 3/3 [==============================] - 0s 90ms/step - loss: 47.0024 - val_loss: 27.1291 Epoch 2/2 1/3 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 49.6579<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 3/3 [==============================] - 0s 45ms/step - loss: 46.6172 - val_loss: 26.8568 Fitting member 1 ... Done in 5.473626 secs Fitting member 2 ... Done in 6.109464 secs Fitting member 3 ... Done in 5.706959 secs Fitting normal Fitting bernoulli Fitting bernoulli_prob WARNING:tensorflow:5 out of the last 13 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x7f6fe10fa2a0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. Fitting beta WARNING:tensorflow:5 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x7f6fe0dc7ec0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. Fitting betar Fitting chi2 Fitting chi Fitting exponential Fitting gamma Fitting gammar Fitting gumbel Fitting half_normal Fitting horseshoe Fitting inverse_gaussian Fitting laplace Fitting log_normal Fitting logistic Fitting negbinom Fitting negbinom Fitting pareto_ls Fitting poisson Fitting poisson_lograte Fitting normal Fitting bernoulli Fitting bernoulli_prob Fitting gamma Fitting poisson Epoch 1/2 1/29 [>.............................] - ETA: 20s - loss: 11.2004<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 11/29 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 10.4834 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 20/29 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 10.7392<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 29/29 [==============================] - 1s 21ms/step - loss: 10.6607 - val_loss: 7.6350 Epoch 2/2 1/29 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 7.1379<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 9/29 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 10.0824<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 20/29 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 9.7108 <08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 29/29 [==============================] - 0s 9ms/step - loss: 9.5296 - val_loss: 6.8647 Fitting model with 1 orthogonalization(s) ... Fitting model with 2 orthogonalization(s) ... Fitting model with 3 orthogonalization(s) ... Fitting model with 4 orthogonalization(s) ... Fitting model with 5 orthogonalization(s) ... Fitting Fold 1 ... Done in 2.047017 secs Fitting Fold 2 ... Done in 0.426559 secs Epoch 1/2 1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 22.0463<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 2/2 [==============================] - 0s 19ms/step - loss: 22.4672 Epoch 2/2 1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 21.8272<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 2/2 [==============================] - 0s 22ms/step - loss: 20.5671 Fitting Fold 1 ... Done in 1.931773 secs Fitting Fold 2 ... Done in 0.6020231 secs Epoch 1/2 1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 22.0463<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 2/2 [==============================] - 0s 22ms/step - loss: 22.4672 Epoch 2/2 1/2 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 21.8272<08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08><08> 2/2 [==============================] - 0s 18ms/step - loss: 20.5671 [ FAIL 4 | WARN 0 | SKIP 0 | PASS 748 ] ══ Failed tests ════════════════════════════════════════════════════════════════ ── Error ('test_node.R:26:3'): node regression ───────────────────────────────── <python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition> Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine' Run `reticulate::py_last_error()` for details. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::deepregression(...) at test_node.R:26:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─subnetwork_builder[[i]](...) 5. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])) 6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 7. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]) 8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args) 9. └─deepregression (local) `<fn>`(...) 10. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path) 11. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert) 12. └─reticulate::import(module, convert = convert) 13. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert) ── Error ('test_node.R:104:3'): node bernoulli ───────────────────────────────── <python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition> Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine' Run `reticulate::py_last_error()` for details. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::deepregression(...) at test_node.R:104:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─subnetwork_builder[[i]](...) 5. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])) 6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 7. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]) 8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args) 9. └─deepregression (local) `<fn>`(...) 10. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path) 11. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert) 12. └─reticulate::import(module, convert = convert) 13. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert) ── Error ('test_node.R:190:3'): node multinoulli ─────────────────────────────── <python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition> Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine' Run `reticulate::py_last_error()` for details. Backtrace: ▆ 1. └─deepregression::deepregression(...) at test_node.R:190:3 2. └─base::lapply(...) 3. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 4. └─subnetwork_builder[[i]](...) 5. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])) 6. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 7. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]) 8. ├─base::do.call(layer_class, layer_args) 9. └─deepregression (local) `<fn>`(...) 10. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path) 11. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert) 12. └─reticulate::import(module, convert = convert) 13. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert) ── Error ('test_node.R:276:3'): node overlap ─────────────────────────────────── <python.builtin.ModuleNotFoundError/python.builtin.ImportError/python.builtin.Exception/python.builtin.BaseException/python.builtin.object/error/condition> Error in `py_module_import(module, convert = convert)`: ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine' Run `reticulate::py_last_error()` for details. Backtrace: ▆ 1. ├─testthat::expect_warning(...) at test_node.R:276:3 2. │ └─testthat:::quasi_capture(...) 3. │ ├─testthat (local) .capture(...) 4. │ │ └─base::withCallingHandlers(...) 5. │ └─rlang::eval_bare(quo_get_expr(.quo), quo_get_env(.quo)) 6. └─deepregression::deepregression(...) 7. └─base::lapply(...) 8. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 9. └─subnetwork_builder[[i]](...) 10. └─base::lapply(1:length(pp_in), function(i) pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]])) 11. └─deepregression (local) FUN(X[[i]], ...) 12. └─pp_lay[[layer_matching[i]]]$layer(inputs[[i]]) 13. ├─base::do.call(layer_class, layer_args) 14. └─deepregression (local) `<fn>`(...) 15. └─reticulate::import_from_path("node", path = python_path) 16. └─reticulate:::import_from_path_immediate(module, path, convert) 17. └─reticulate::import(module, convert = convert) 18. └─reticulate:::py_module_import(module, convert = convert) [ FAIL 4 | WARN 0 | SKIP 0 | PASS 748 ] Error: Test failures Execution halted Flavor: r-devel-linux-x86_64-debian-gcc

Package FDboost

Current CRAN status: NOTE: 1, OK: 12

Version: 1.1-2
Check: Rd cross-references
Result: NOTE Found the following Rd file(s) with Rd \link{} targets missing package anchors: FDboost.Rd: mboost FDboostLSS.Rd: Families, GaussianLSS, boost_control bootstrapCI.Rd: cvrisk cvrisk.FDboostLSS.Rd: cvrisk.mboostLSS predict.FDboost_fac.Rd: predict.mboost Please provide package anchors for all Rd \link{} targets not in the package itself and the base packages. Flavor: r-release-linux-x86_64